[发明专利]一种基于用户反馈数据流的实时个性化推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于用户反馈数据流的实时个性化推荐方法及系统，其特征在于：包括三大核心装置：用户数据装置、特征库装置、场景装置；所述用户数据装置和特征库装置的关系，用户数据装置处理系统数据和搜索关键词数据，通过特征库装置实现场景分析；所述特征库装置和场景装置的关系，通过特征库装置的多维空间进行个性化识别，由场景装置完成个性化推荐。

2.一种基于用户反馈数据流的实时个性化推荐方法及系统，其特征在于：所述情感特征库、语义特征库和内容特征库是自我启发的，有记忆力和自学习能力。

3.一种基于用户反馈数据流的实时个性化推荐方法及系统，其特征在于：基于情感特征库、语义特征库和内容特征库分步骤的完成维度、特征及个性化的分解和识别，做到实时个性化推荐的。

4.根据权利要求1所述的一种基于用户反馈数据流的实时个性化推荐方法及系统，其特征在于：场景单元，利用层层识别，标准化技术，拆分为一定行为动作，例如：处理的、分析的、判断的、推荐的、报警的等等，每一个数据行为单元，通过大数据挖掘技术，处理为一个场景单元。

5.根据权利要求1所述的一种基于用户反馈数据流的实时个性化推荐方法及系统，其特征在于：内容特征，内容特征不是场景单元，相当于场景单元的元素，场景单元是通过其包含的内容特征识别的，依据多维模型训练、模型验证、模型预测，提取有效的内容特征；场景是一种分析和描述用户综合特征的方法，多维空间结构，直接刻画到场景，帮助用户实现个性化刻画；内容特征是抽象用户行为的有效方法。

6.根据权利要求1所述的一种基于用户反馈数据流的实时个性化推荐方法及系统，其特征在于：实时推荐，是基于多维空间模型的实时计算匹配的，不仅包括用户操作数据处理，还包括用户的主动要求，搜索关键字以及实时的计算能力，实时场景变化；当用户场景发生改变时，优先通过新的场景映射到对应的多维空间，获得对应的推荐数据。